---
title: "Chinchilla (language model) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Chinchilla_(language_model)_(TH)"
language: "th"
categories:
- "Category:Google"
- "Category:Large language models"
- "Category:LLM families"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Thai"
revision_id: 911
wiki_created_at: 2026-09-06T22:40:37Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:40:37Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:43:02Z
---
# Chinchilla (language model) (TH)
**Chinchilla** — คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดยทีมวิจัยของ DeepMind และเปิดตัวในเดือนมีนาคม ปี 2022[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-hoffmann2022-1) โมเดลนี้มีพารามิเตอร์ประมาณ **70,000 ล้าน** ตัว และได้รับการฝึกบน corpus ข้อความขนาด **1.4 ล้านล้าน** token
คุณลักษณะสำคัญของ Chinchilla คือแนวทางการฝึกที่เหมาะสมเชิงคำนวณ (compute-optimal) แตกต่างจากโมเดลก่อนหน้าที่เน้นการเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์เป็นหลัก Chinchilla ถูกสร้างขึ้นบนสมมติฐานที่ว่าการขยายขนาดโมเดลและปริมาณข้อมูลฝึกควรดำเนินการอย่าง **สมดุลและสัดส่วน** ด้วยแนวทางนี้ Chinchilla แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่าอย่างมีนัยสำคัญ เช่น **Gopher** (280,000 ล้านพารามิเตอร์) และ **GPT-3** (175,000 ล้านพารามิเตอร์) ในงานด้านภาษาที่หลากหลาย[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-wali2022-2)
## ที่มาและประวัติการพัฒนา
การพัฒนา Chinchilla เป็นผลจากการวิจัยการขยายขนาด (scaling) ของ LLM ที่ดำเนินการใน DeepMind โดยอิงจากตระกูลโมเดล **Gopher**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-gopher2022-3) โมเดล Gopher ซึ่งเปิดตัวในปี 2021 มีพารามิเตอร์ 280,000 ล้านตัว แต่ได้รับการฝึกบน corpus ที่ค่อนข้างเล็กเพียง 300,000 ล้าน token ในช่วงเวลานั้น แนวทางที่ครองอุตสาหกรรมคือการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลด้วยการขยายขนาด (จำนวนพารามิเตอร์) เป็นหลัก ในขณะที่ปริมาณข้อมูลยังคงค่อนข้างคงที่
### สมมติฐานเรื่องการฝึกที่เหมาะสมเชิงคำนวณ
นักวิจัยของ DeepMind ตั้งสมมติฐานว่าโมเดลขนาดใหญ่หลายตัว รวมถึง Gopher นั้น **ฝึกไม่เพียงพอ** (*undertrained*) เมื่อเทียบกับขนาดของตน โมเดลเหล่านี้ไม่บรรลุคุณภาพสูงสุดที่เป็นไปได้ภายใต้งบประมาณการคำนวณที่กำหนด เนื่องจากขาดข้อมูลสำหรับการฝึก[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-wali2022-2)
หัวใจสำคัญของสมมติฐานคือ เพื่อใช้ทรัพยากรการคำนวณอย่างเหมาะสมที่สุด ขนาดโมเดลและปริมาณข้อมูลฝึกควรเพิ่มขึ้นอย่าง **สัดส่วน** ต่อกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ของโมเดลเป็นสองเท่า ก็ควรเพิ่มจำนวน token สำหรับการฝึกเป็นสองเท่าด้วย[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-hoffmann2022-1) ข้อสรุปนี้ขัดแย้งกับงานวิจัยก่อนหน้าที่ประเมินคุณค่าของการเพิ่มขนาดโมเดลสูงเกินไป เนื่องจากงานวิจัยเหล่านั้นดำเนินการโดยคงปริมาณข้อมูลไว้คงที่
เพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ ทีม DeepMind ได้ดำเนินการทดลองอย่างกว้างขวาง โดยฝึกโมเดลกว่า 400 ตัวที่มีขนาดต่างกัน บน dataset ตั้งแต่ 5,000 ล้านถึง 500,000 ล้าน token ผลลัพธ์ยืนยันว่าการขยายขนาดแบบขนานคือกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด จากข้อสรุปเหล่านี้ จึงได้พัฒนาโมเดล Chinchilla ขึ้นเป็นการทดสอบเชิงปฏิบัติของกระบวนทัศน์ใหม่[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-neurips_proc-4)
## สถาปัตยกรรมและการฝึก
### ลักษณะเฉพาะด้านสถาปัตยกรรม
Chinchilla จัดอยู่ในตระกูล autoregressive transformer และมีสถาปัตยกรรมใกล้เคียงกับโมเดล GPT-2/GPT-3[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-gopher2022-3) โมเดลนี้รับช่วงต่อการออกแบบหลายอย่างจาก Gopher แต่มีความแตกต่างสำคัญที่มุ่งลดขนาดพร้อมรักษาความลึกของเครือข่ายไว้:
- **พารามิเตอร์**: ~70,000 ล้านพารามิเตอร์ กระจายอยู่ใน 80 เลเยอร์
- **ความกว้างของโมเดล**: จำนวน self-attention head ลดลงเหลือ 64 (เทียบกับ 128 ใน Gopher) และมิติภายในของเลเยอร์ลดลงเหลือ 8192 (เทียบกับ ~16384 ใน Gopher)
- **Optimizer**: ใช้ **AdamW** แทน Adam ซึ่งช่วยปรับปรุงการ convergence บน dataset ขนาดใหญ่[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-gopher2022-3)
สถาปัตยกรรมนี้ทำให้ Chinchilla รักษาความลึกของเครือข่ายในระดับเดียวกับ Gopher แต่ด้วยจำนวนพารามิเตอร์ที่น้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ส่งผลให้ลดความต้องการหน่วยความจำและทรัพยากรการคำนวณลงได้
### การขยายขนาดและข้อมูลสำหรับการฝึก
เพื่อทดสอบสมมติฐาน Chinchilla ได้รับการฝึกด้วยงบประมาณการคำนวณเดียวกับ Gopher แต่มีการจัดสรรทรัพยากรใหม่เพื่อเน้นไปที่ข้อมูล โมเดลขนาด 70,000 ล้านพารามิเตอร์ได้รับการฝึกบน corpus ขนาด **1.4 ล้านล้าน token** ซึ่งมากกว่าปริมาณข้อมูลที่ใช้สำหรับ Gopher ประมาณ 4 เท่า[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-hoffmann2022-1)
อัตราส่วนนี้ ซึ่งอยู่ที่ประมาณ **20 token ต่อพารามิเตอร์หนึ่งตัว** เป็นที่รู้จักในชื่อ **Chinchilla Point** และใช้เป็นแนวทางสำหรับการฝึก LLM สมัยใหม่อย่างเหมาะสมเชิงคำนวณ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-legalgenie-5) การทดลองยืนยันว่า Chinchilla ซึ่งได้รับการฝึกใกล้เคียงกับขีดจำกัดที่เหมาะสมนี้ สามารถบรรลุศักยภาพของตนได้อย่างเต็มที่มากกว่าโมเดลที่ฝึกไม่เพียงพอ แม้ว่าโมเดลเหล่านั้นจะมีขนาดใหญ่กว่าก็ตาม
## ผลลัพธ์และประสิทธิภาพ
ในชุดการทดสอบมาตรฐานที่หลากหลาย Chinchilla แสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าโมเดลก่อนหน้าอย่างมีนัยสำคัญ โมเดลนี้ไม่เพียงแต่เอาชนะ Gopher เท่านั้น แต่ยังเอาชนะ LLM ชั้นนำอื่น ๆ ในช่วงเวลานั้น รวมถึง OpenAI GPT-3 (175,000 ล้านพารามิเตอร์) และ Megatron-Turing NLG (530,000 ล้านพารามิเตอร์) อีกด้วย[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-hoffmann2022-1)
ผลลัพธ์ที่โดดเด่นที่สุดคือบน benchmark ครอบคลุม **MMLU** (*Measuring Massive Multitask Language Understanding*) ซึ่งประเมินความรู้และการใช้เหตุผลในงานที่หลากหลายหลายร้อยประเภท Chinchilla บรรลุความแม่นยำเฉลี่ย **67.5%** ซึ่งเป็นสถิติใหม่สำหรับโมเดลในระดับนี้ และสูงกว่าผลลัพธ์ของ Gopher ถึง 7 เปอร์เซ็นต์[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-neurips_proc-4)
นอกจากประสิทธิภาพที่สูงแล้ว Chinchilla ยังแสดงให้เห็นถึงความ **ประหยัด** ในการใช้งาน ขนาดโมเดลที่เล็กกว่า (70,000 ล้านเทียบกับ 175,000 ล้านขึ้นไปของโมเดลที่เทียบเคียงกัน) หมายความว่าต้องการทรัพยากรการคำนวณน้อยกว่าอย่างมากสำหรับ inference และ fine-tuning ซึ่งทำให้การนำไปใช้งานจริงทำได้ง่ายขึ้น
## ความสำคัญและอิทธิพล
การวิจัย Chinchilla ส่งผลกระทบเชิงพื้นฐานต่อแนวทางการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่
- **กฎการขยายขนาดของ Chinchilla** (*Chinchilla scaling laws*): อัตราส่วนที่เหมาะสมระหว่างขนาดโมเดลและปริมาณข้อมูลที่ค้นพบ กลายเป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยและแนวทางสำหรับการพัฒนาในอุตสาหกรรมในเวลาต่อมา
- **การเปลี่ยนโฟกัสจากขนาดไปสู่ข้อมูล**: งานนี้กระตุ้นให้อุตสาหกรรมหันมาให้ความสำคัญกับการสร้าง ทำความสะอาด และขยาย corpus สำหรับการฝึก มากกว่าการเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์อย่างไม่เลือกสรร
- **การประยุกต์ใช้ในระบบ multimodal**: Chinchilla ถูกนำมาใช้เป็นส่วนประกอบภาษาหลักในโมเดล multimodal ของ DeepMind ชื่อ **Flamingo** ซึ่งสามารถเข้าใจทั้งภาพและข้อความ[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_note-wiki_eng-6)
แม้ว่าตัวโมเดล Chinchilla เองจะไม่ได้เปิดให้สาธารณชนเข้าถึง แต่แนวคิดและผลลัพธ์ที่ตีพิมพ์ในงานวิจัยได้เปลี่ยนทิศทางการพัฒนาของสาขา LLM ทั้งหมด โดยชี้ให้เห็นเส้นทางสู่การเติบโตของขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพและสมดุลยิ่งขึ้น
## บรรณานุกรม
- Hendrycks, D.; Gimpel, K. (2016). *Gaussian Error Linear Units (GELUs)*. arXiv:1606.08415.
- Loshchilov, I.; Hutter, F. (2017). *Decoupled Weight Decay Regularization*. arXiv:1711.05101.
- Shoeybi, M.; et al. (2019). *Megatron‑LM: Training Multi‑Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism*. arXiv:1909.08053.
- Kaplan, J.; et al. (2020). *Scaling Laws for Neural Language Models*. arXiv:2001.08361.
- Brown, T. B.; et al. (2020). *Language Models are Few‑Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Rajbhandari, S.; et al. (2020). *ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models*. arXiv:1910.02054.
- Press, O.; et al. (2021). *Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation*. arXiv:2108.12409.
- Rae, J.; et al. (2021). *Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher*. arXiv:2112.11446.
- Hoffmann, J.; et al. (2022). *Training Compute‑Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556.
- Alayrac, J.‑B.; et al. (2022). *Flamingo: A Visual Language Model for Few‑Shot Learning*. arXiv:2204.14198.
- Hendrycks, D.; et al. (2020). *Measuring Massive Multitask Language Understanding*. arXiv:2009.03300.
## หมายเหตุ
1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-hoffmann2022_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-hoffmann2022_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-hoffmann2022_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-hoffmann2022_1-3) Hoffmann, J. et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *NeurIPS 2022*. [1]
2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-wali2022_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-wali2022_2-1) Wali, K. (2022). «DeepMind launches GPT-3 rival, Chinchilla». *Analytics India Magazine*. [2]
3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-gopher2022_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-gopher2022_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-gopher2022_3-2) Rae, J. et al. (2022). «Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher». *arXiv:2112.11446*.
4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-neurips_proc_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-neurips_proc_4-1) «Training Compute-Optimal Large Language Models». *proceedings.neurips.cc*.
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-legalgenie_5-0) «What is the Chinchilla Point ("Chinchilla Optimal")?». *Legal Genie*.
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(TH)#cite_ref-wiki_eng_6-0) «Chinchilla (language model)». *Wikipedia*.